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競馬予想AIを作る 〜ニューラルネットワークによる相対評価データセットの取り扱い例〜

ご褒美プログラム競馬予想 – 48271

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ちなみにライセンスはGNU AGPLv3でどなたでも無償利用可能ですが、このモデルを組み込んだシステムを配布しソースコードを開示したくない場合(AGPLライセンスに準拠したくない場合)などは、AI戦略室までお問い合わせください。 というものです。 特に、レースという結果が相対的な着順で争われる以上、学習データを相対評価のセットとして扱わなければならないという点が通常の機械学習とは異なっており、そのデータをどのように扱うかが予想AI開発の焦点となります。 機械学習で利用される回帰分析では、入力されるデータから出力の値を予測しますが、これはあくまで絶対評価として与えられる値の予測であって、その馬のラップタイムを予測しろ等は可能ですが、勝ち負けを予測するのには不向きなのです。 ではかといって、「勝ちそうな馬」を予測するのが全く不可能であるかと言えばそんなはずはなく、少なくとも人間は過去のレースから「この馬は強い」だとか、「この馬は弱い」などの知見を得ていると考えられます(少なくとも競馬をやっている人はそうだと言うはずです)。 そこでここでは、機械学習モデルを作成する上で、ある仮定を作成しました。 それは、。

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(12)プログラムを作って得た事

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